基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的駕駛員疲勞評(píng)估方法研究.pdf

1、碩士學(xué)位論文基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的駕駛員疲勞評(píng)估方法研究S t u d y o nD r i v e r F a t i g u e A l e r t n e s sB a s e d o nB a y e s i a nN e t w o r k作者姓名： 呂健健學(xué)科、專(zhuān)業(yè)： 車(chē)輛工程學(xué) 號(hào)： 2 1 0 2 2 0 1 9指導(dǎo)教師： 張明恒完成日期： 2 0 1 3 年5 月大連理工大學(xué)D a l i a n U n i v e r s

2、 i t y o f T e c h n o l o g y大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘 要駕駛員疲勞是導(dǎo)致道路交通事故發(fā)生的重要原因，近年來(lái)已成為交通安全領(lǐng)域研究的重點(diǎn)。由于視覺(jué)技術(shù)存在檢測(cè)特征直觀明顯、可實(shí)現(xiàn)非接觸性測(cè)量等優(yōu)點(diǎn)，目前已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)和主流。但在駕駛員疲勞水平評(píng)估方面大多采用一種或幾種特征開(kāi)展相關(guān)研究，其應(yīng)用范圍囿于特定工況下的特征檢測(cè)有效，且沒(méi)有考慮駕駛員的個(gè)體差異，具有一定的局限性；此外，駕駛員疲勞程度不能通過(guò)儀器

3、檢測(cè)指標(biāo)直接獲取，需要通過(guò)疲勞時(shí)所表現(xiàn)出的某些特征來(lái)進(jìn)行推斷，故通過(guò)單一特征檢測(cè)表征疲勞程度評(píng)價(jià)結(jié)果，其指標(biāo)閾值確定缺乏客觀量化。因此，基于多特征融合算法提高駕駛員疲勞狀態(tài)監(jiān)測(cè)評(píng)估的可靠性具有重要意義，相應(yīng)工作結(jié)果可為駕駛員疲勞預(yù)警裝置開(kāi)發(fā)提供必要的理論分析基礎(chǔ)與技術(shù)支撐作用?；谪惾~斯網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論，本文對(duì)駕駛員疲勞狀態(tài)監(jiān)測(cè)進(jìn)行了相關(guān)研究，具體所做工作如下：1 ．為構(gòu)造駕駛員疲勞狀態(tài)評(píng)估模型，本文首先對(duì)疲勞成因及疲勞時(shí)所產(chǎn)生的各種特征

4、進(jìn)行了系統(tǒng)分析，選擇睡眠時(shí)間、晝夜節(jié)律、天氣作為影響疲勞產(chǎn)生的重要因素，P E R C L O S 、A E C S 、P E R L V O 、P E R T I T L 、P N S 、S D L P 作為表征駕駛員疲勞狀態(tài)的重要參數(shù)，利用因果關(guān)系構(gòu)建出駕駛員疲勞評(píng)估模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，針對(duì)模型結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，依據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)對(duì)情境因素節(jié)點(diǎn)的參數(shù)進(jìn)行了分析確定；對(duì)于模型中剩余節(jié)點(diǎn)的參數(shù)，本文基于模擬器實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，利用最大似然估計(jì)參數(shù)學(xué)習(xí)算法確定其條

5、件概率。2 ．為獲得給定條件下駕駛員疲勞節(jié)點(diǎn)的概率，本文基于聯(lián)合樹(shù)算法對(duì)駕駛員疲勞狀態(tài)評(píng)估模型進(jìn)行了詳細(xì)的推理。首先，將駕駛員疲勞評(píng)估模型轉(zhuǎn)化為聯(lián)合樹(shù)，然后通過(guò)聯(lián)合樹(shù)消息傳遞來(lái)進(jìn)行疲勞概率的確定。3 ．為驗(yàn)證所構(gòu)建駕駛員疲勞評(píng)估模型的準(zhǔn)確性，本文進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)驗(yàn)研究，并基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析了疲勞對(duì)面部視覺(jué)特征及各操作特性的影響程度。確定了P E R C L O S 參數(shù)是疲勞評(píng)估中非常重要的顯式特征，同時(shí)分析得出眼部特征可作為未來(lái)車(chē)載駕駛員